秋招的第二个offer：摩尔线程

在网上刷到各种 “AI 入门指南”，不是让你上来啃花书、背公式，就是让你读个 AI 硕士、手搓 Transformer，甚至还有人说 “不会 CUDA 编程别碰 AI”，我真的看吐了。这些人根本不是想教你入门 AI，是想把你直接劝退！我见过太多同学，被这些鸡汤忽悠，上来就啃线性代数，啃了半个月就放弃了，觉得 AI 太难了，自己不是这块料。今天必须说句大实话：2026 年了，普通人入门 AI，第一步根本不是学 Python、啃数学、读硕士，是先搞清楚 “你入行 AI，到底是为了什么”，再扔掉那些不切实际的幻想，选一条普通人能走的路。先说说网上那些害人不浅的 AI 入门骗局，90% 的人都踩过坑：骗局 1：入门 AI，必须先把数学基础学透这是最坑人的骗局，没有之一。一堆博主上来就让你啃线性代数、概率论、微积分，把花书、西瓜书当入门圣经，好像不把这些公式背熟，就不配入门 AI。可现实是，80% 的 AI 岗位，根本用不到这些复杂的数学知识。你做 AI 应用开发、Agent 开发，只要懂点大模型的基础概念，会写 Python，能调用 API，能做项目落地，就足够了。那些复杂的梯度下降、反向传播公式，你工作里大概率一辈子都用不上。我身边太多同事，本科毕业，做 AI 应用开发 3 年了，现在也记不住 Transformer 的数学公式，可照样能把企业级的 Agent 项目做的明明白白，薪资比那些只会背公式的算法硕士还高。不是说数学没用，是对普通人、对入门阶段的你来说，数学根本不是第一步。等你入了行，做项目的时候，遇到需要用的知识点，再针对性去学，比你提前啃半年书，效率高 100 倍。骗局 2：没硕士学历，就别想入行 AI这句话，不知道扼杀了多少本科生的 AI 梦。我承认，大模型预训练、核心算法岗，确实基本只招硕士以上学历，可 AI 行业不是只有这一个岗位啊！现在企业里需求最大、hc 最多的，是 AI 应用开发、Agent 开发、AI 产品、AI 解决方案这些岗位，这些岗位，本科完全能做，甚至专科生有好的项目经验，也能拿到 offer。我自己就是双非本科，现在在杭州做 AI Agent 开发实习，我们组里 6 个人，4 个都是本科，没人会因为你是本科就看不起你，只要你能把项目做落地，能解决问题，就能拿到对应的薪资和尊重。那些说 “没硕士学历别碰 AI” 的人，要么是根本不了解 AI 行业，要么是自己卷在算法岗里，觉得全行业都跟他们一样卷学历。普通人别被他们吓住，选对赛道，本科生一样能在 AI 行业站稳脚跟。骗局 3：入门 AI，要全栈学习，什么都要会还有人忽悠你，入门 AI 要会 Python、会 C++、会 CUDA 编程、懂深度学习、懂分布式训练、懂前后端开发，要做全栈 AI 工程师。纯纯扯淡！新手入门，最忌讳的就是贪多求全，什么都想学，最后什么都学不精。AI 行业早就细分到极致了，做应用开发的，不用懂底层算子优化；做算法的，不用懂前端页面开发；做 AI Infra 的，不用懂 Prompt 工程。你一个新手，想把所有东西都学会，根本不可能，最后只会越学越乱，越学越焦虑，还没入行就放弃了。入门 AI，最该做的，是选一个细分赛道，把这个赛道的核心技术学透，做一个能落地的项目，先入了行，再慢慢拓展其他能力，而不是上来就想做全栈大神。说了这么多骗局，那普通人入门 AI，第一步到底该做什么？我的答案很简单：先想清楚，你入行 AI，是为了找工作赚钱，还是为了搞科研读博。如果是为了搞科研、读博、做核心算法研发，那没什么好说的，第一步就是考个好学校的硕士，啃数学、啃论文、做科研，这条路本来就不适合普通人。如果是跟我们大多数人一样，为了找份好工作，拿高薪，入行赚钱，那你入门的第一步，就是扔掉那些不切实际的幻想，放弃 “一步到位做算法大神” 的执念，选一条普通人能走的路 ——AI 应用开发 / Agent 开发，然后跑通一个最小的 demo，建立正反馈，用项目落地证明自己的能力。不用等你把所有东西都学完再开始，恰恰相反，你要先开始，再慢慢完善。不用等你把 Python 学透了再做项目，学完基础语法，就可以开始动手跑 demo，遇到不会的，边做边学，这才是最高效的入门方式。现在的 AI 行业，早就不是拼谁背的公式多、谁的学历高了，拼的是谁能把 AI 能力落地，谁能解决真实的业务问题。那些只会背概念、跑 demo 的 “简历选手”，早就不吃香了，真正能落地做项目的人，永远供不应求。最后想跟所有想入门 AI 的牛友们说：别被网上的焦虑帖忽悠了，AI 从来不是高学历人群的专属，普通人一样能入行，一样能拿到高薪。别再纠结 “先学 Python 还是先学数学” 了，先花一周时间，搞清楚 AI 的赛道划分，选一个适合自己的方向，定好目标，然后动手跑通第一个 demo，这就是你入门 AI 最好的第一步。路是一步步走出来的，不是想出来的。与其在门口徘徊焦虑，不如先迈出第一步。

1. 自我介绍2. 你在恒生电子实习学了点什么3. 智能指针，开发中用过吗用过，主要接触比较多的是 unique_ptr、shared_ptr 和 weak_ptr。在实际开发里，unique_ptr 我一般会用在所有权非常明确的场景，比如某个对象独占一个资源；shared_ptr 更多用于多个模块共享对象生命周期的情况；weak_ptr 则主要用于打破循环引用或者做非拥有式观察。我现在对智能指针的理解不只是“替代裸指针”，更重要的是它把资源归属和生命周期表达得更明确，能减少手动释放资源带来的风险。不过智能指针也不是用了就一定安全，像循环引用、重复托管同一块内存、跨线程访问对象状态这些问题还是...

整体面试还是不错的，但是没后续了，不知道是哪里出了问题1.介绍实习项目中主要负责的工作和具体任务2.介绍实习项目中 GRPO 的设计思路，包括工具调用能力的设计考量3.简单讲解 yarn 的设计思路4.讲解原始 RoPE 的原理5.讲解 GRPO 的实现方式6.讲解 PPO 和 DPO 的相关原理7.讲解 Transformer 的 Encoder 和 Decoder 相关内容，包括 Encoder 的模块组成8.定义 rag 中召回率的计算和评判标准9.讲解 MHA 中 Q 的定义， Attention 计算过程10.说明 MHA 采用多头设计的原因11.对比 Encoder 和 Decoder 的主要区别12.讲解 MQA 和 GQA 的相关原理23．说明大模型中归一化操作的应用维度13.手撕1：最长括号序列

本篇为学员投稿，二面已拿到 offer！，分享出来给大家参考。二面和一面完全不是一个风格。一面考的是你会不会，二面考的是你能不能用、能不能想。面试官是组内 tech lead，开场先聊了十分钟竞赛经历，问得很细，不是走过场，是真的在看你解决问题的思路。然后顺着项目一路追问，每个技术选型都要说清楚为什么，有没有考虑过其他方案。后半段聊到了 AI 对嵌入式行业的影响，这个问题很开放，没有标准答案，面试官更想看你有没有自己的判断。整体氛围比一面轻松，但对思维深度要求更高，背八股没用，要真的思考过。1. 自我介绍 + 竞赛经历深挖面试官让我介绍了一下参加过的竞赛，然后开始追问："你在比赛里遇...